摘要：从关键字中诞生的 yield 生成器超越了传统迭代器的局限性。与同时将所有值存储在内存中的列表不同，生成器会动态生成值，从而为处理大型数据集或无限序列提供节省内存的解决方案。
从关键字中诞生的 yield 生成器超越了传统迭代器的局限性。与同时将所有值存储在内存中的列表不同，生成器会动态生成值，从而为处理大型数据集或无限序列提供节省内存的解决方案。
生成器常规函数的区别：
def simple_generator: yield 1 yield 2 yield 3gen = simple_generatorfor value in gen: print(value)在这里，该 simple_generator 函数一次生成一个值，展示了 Python 生成器的优雅和简单。
生成器在具有大型数据集的场景中大放异彩。通过动态生成值，它们可以最大限度地减少内存消耗，使其成为处理大量数据的首选。
仅在需要时生成值。这种惰性评估策略可以提高处理效率，因为计算是按需执行的。
生成器可以优雅地处理无限序列。它们表示和处理无界数据流的能力证明了它们的灵活性。
通过一个真实世界的例子将我们的知识付诸实践。考虑一个大型日志文件，想象一下使用生成器处理它所获得的效率：
def log_parser(file_path): with open(file_path, 'r') as file: for line in file: yield line.strip.split(',')# Usagelog_generator = log_parser('large_log_file.txt')for entry in log_generator: process_log_entry(entry)在这里， log_parser 生成器可以有效地处理日志文件的每一行，从而实现简化和节省内存的数据处理。
def async_data_processor: while True: data = yield process_async_data(data)# Usageasync_processor = async_data_processornext(async_processor)async_processor.send(async_data)协程生成器将生成器的优点与异步编程相结合，为并发和非阻塞数据处理提供了解决方案。
来源：自由坦荡的湖泊AI
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